Нетърпеливото изпълнение в TensorFlow е режим, който позволява по-интуитивно и интерактивно разработване на модели за машинно обучение. Това е особено полезно по време на етапите на създаване на прототипи и отстраняване на грешки при разработването на модела. В TensorFlow нетърпеливото изпълнение е начин за незабавно изпълнение на операции за връщане на конкретни стойности, за разлика от традиционното изпълнение, базирано на графики, при което операциите се добавят към изчислителна графика и се изпълняват по-късно.
Нетърпеливото изпълнение не пречи на разпределената функционалност на TensorFlow. TensorFlow е проектиран да поддържа разпределени изчисления в множество устройства и сървъри и тази функционалност все още е налична при използване на нетърпеливо изпълнение. Всъщност стратегиите за разпространение на TensorFlow могат да бъдат безпроблемно интегрирани с нетърпеливо изпълнение за обучение на модели на множество устройства или сървъри.
Когато работите с разпределен TensorFlow в нетърпелив режим, можете да използвате стратегии като `tf.distribute.MirroredStrategy` за ефективно използване на множество GPU на една машина или `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` за обучение на модели на множество машини. Тези стратегии за разпространение се справят със сложността на разпределените изчисления, като комуникация между устройства, синхронизиране на градиенти и агрегиране на резултати.
Например, ако имате модел, който искате да обучите на множество графични процесори, като използвате нетърпеливо изпълнение, можете да създадете обект „MirroredStrategy“ и след това да изпълните тренировъчния си цикъл в обхвата на тази стратегия. Това автоматично ще разпредели изчислението между наличните графични процесори и ще обедини градиентите за актуализиране на параметрите на модела.
python import tensorflow as tf strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() with strategy.scope(): # Define and compile your model model = tf.keras.Sequential([...]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Train your model model.fit(train_dataset, epochs=5)
В този пример „MirroredStrategy“ се използва за разпространение на модела между множество GPU за обучение. Мениджърът на контекста „strategy.scope()“ гарантира, че моделът се репликира на всеки графичен процесор и градиентите се агрегират, преди да се актуализират параметрите на модела.
Нетърпеливото изпълнение в TensorFlow не пречи на разпределената функционалност на рамката. Вместо това, той предоставя по-интерактивен и интуитивен начин за разработване на модели за машинно обучение, като същевременно позволява ефективно разпределено обучение на множество устройства или сървъри.
Други скорошни въпроси и отговори относно Напредък в машинното обучение:
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Могат ли облачните решения на Google да се използват за отделяне на компютри от съхранение за по-ефективно обучение на ML модела с големи данни?
- Механизмът за машинно обучение в облака на Google (CMLE) предлага ли автоматично придобиване и конфигуриране на ресурси и обработва ли изключване на ресурси след приключване на обучението на модела?
- Възможно ли е да се обучават модели за машинно обучение върху произволно големи набори от данни без проблеми?
- Когато използвате CMLE, създаването на версия изисква ли да посочите източник на експортиран модел?
- Може ли CMLE да чете от данни за хранилище в Google Cloud и да използва определен обучен модел за извод?
- Може ли Tensorflow да се използва за обучение и извеждане на дълбоки невронни мрежи (DNN)?
- Какво представлява алгоритъмът за усилване на градиента?
Вижте още въпроси и отговори в „Напредък в машинното обучение“.